基于大数据的成功应用有哪些？
互联网上的就不聊了，聊来聊去就是推荐算法。
讲点你们没见过的基于大数据的成功应用：
1、规避电信诈骗
2019年1、2月年河北省电信网络诈骗犯罪案件立案3673起，其中保定产生电信网络诈骗犯罪案例在全省数据排名靠前。但是当时，保定移动公司主要根据公安局、或者12321通报的疑似诈骗号码进行处理，具有很大滞后性和片面性。
于是，保定移动技术人员借助数据仓库平台，建立了七级预警模型：根据诈骗号码的主要特征，如主叫占比高、主叫异地号码占比高、漫游地集中一致等。并且赋予了每种特征组合告警分数和告警级别（级别越高，告警数值越大，产生诈骗的可能性越高）
七级预警模型建立思路
与此同时，还实现了对疑似欺诈重点高危单位进行预警：即通过在同一入网单位、同一入网时间、消费金额相似、通话时长相似、漫游地集中等一致性超过5户的明细号码，判断出疑似骚扰号码集中入网的渠道，针对入网渠道进行进一步处理，切断诈骗号码入网源头。
疑似骚扰号码集中入网渠道
此数据模型应用之后，保定公安部涉案的保定移动诈骗号码整体呈下降趋势。截至目前，保定移动公司通过模型筛选出疑似骚扰诈骗用户已超过2万户，全部进行了停机或销户处理。
根据以往经验，停机或销户的号码中可能会有2%左右的号码实际产生诈骗，如果按照每个实际诈骗的号码给客户带来损失5000元计算，应用此预警模型共计为社会挽回损失200多万元。
（2万*0.02*5000=200万）
公安涉案诈骗号码效果图
2、养猪
生猪经营的产品以一头猪为单位。从配种、妊娠、产仔、饲养到上市的整个生产流程十分复杂，期间导致生产效率降低的影响因素也更加多样。
所以，四川特驱集团这个养猪大户，绝对对生猪养殖的各个环节进行数据化管理，确保母猪生产的各个环节的可视、可控。
1）给猪办“身份证”，管理生命周期。
特驱集团通过为每一头种猪建立身份档案，每头种猪都建立了二维码，饲养员通过微信等工具扫描二维码，就能看到这头种猪的整个生命周期。包括这头种猪的配种记录、妊娠记录以及产仔记录。
一般来说，种猪从产仔、断奶到再次进行配种各个阶段都有相对固定的时长，但是因为种猪数量众多，不确定因素被放大，单纯依靠饲养员经验管理很难保证效率。通过完整的种猪生命周期管理，科学调配，提高提高整个猪场的产仔率。
2）种猪淘汰机制
需要淘汰的种猪数据特点包括：连续多次配种无法产仔的、连续多胎产仔数低的、习惯性流产的、产仔次数多于一定次数的等等。符合淘汰数据特点的种猪，系统会自动发出预警。
3）养猪报表
管理层需要：配种报表、分娩报表、产仔报表、断奶报表、死淘报表、存栏报表等等。
养猪报表以死淘率分析主题为例，将不同片区、不同猪场的分娩舍活仔死淘率和保育转入死淘率数据集中展示出来，管理人员可以通过该主题分析出来诸如以下这些问题：
某片区的分娩舍活仔死淘率明显高于其他片区，是否在种猪培育或配种环节存在某些问题？某片区的保育转入死淘率明显高于其他片区，是否在养殖保育环节管理存在问题？
由养猪报表数据反馈出来的问题，会促使管理层去分析和调整优化，及时解决各个猪场管理中存在的问题。
3、学生身心健康管理
1）消费预警识别帮助贫困生。浙江理工大学运用大数据平台建立了一卡通消费预警，针对指定时间段学生一卡通日均餐费消费均值和消费天数来判断异常。发现非困难生中消费明显偏低的学生，学校能够主动定向资助、精准资助。
2）失联学生预警。通过大数据自动计算学生过去30天或指定时间段内无任何上网记录、一卡通消费记录、图书借阅记录、出入轨迹记录等，发出学生失联预警，判定学生是否存在异常。尤其是重点关注各项记录一直正常突然出现异常状态的学生。
配合学校建立的网络成瘾预警、学业预警、休学退学学生依然在校等异常情况比对模块，通过对课堂考勤、失联预警等预警模块，加以大数据运算技术支持，信息学院在过去一年中累计发现4起重度抑郁案例并及时纳入学生心理数据库并进行动态跟踪，心理咨询帮助。
以上基于大数据的成功应用案例均由帆软FineReport和FineBI平台助力实现
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